本文講的是無需解密：在tls加密連線中揭開惡意軟體的面紗，思科一組研究員認為，tls(傳輸層安全)隧道中的惡意流量可在不解密使用者流量的情況下，被檢測並封鎖。
企業環境下，這可謂是個大好訊息，因為當今的防護都依賴於終止加密來檢查流量這種爭議性的方法。
在文章中，幾位研究員解釋稱，惡意軟體會在tls流中留下可識別的痕跡。
他們的研究涵蓋了18類惡意軟體的幾千個樣本，從某企業網路中捕獲的數百萬加密資料流中識別出了數萬惡意流量。他們指出，這種檢測可能只企業網路有效,而對諸如服務提供商之類的無效。
在研究人員資料集中的深度包檢測，其主要應用是嗅探出客戶端和伺服器之間的聯絡訊息，以及識別出tls版本，而不是使用者資料。
僅僅網路資料本身，就足以鑑別tls流是否屬於絕大多數惡意軟體家族。甚至在不同惡意軟體家族使用同樣的tls引數的情況下，通常也能經由「基於流的特徵」而被鑑別出來。
這些特徵包括：流元資料(輸入輸出的位元組、包、網路埠號、流持續時間)；包長度和時間的序列；位元組分布；tls頭資訊。
研究囊括的惡意軟體家族有：bergat、deshacop、dridex、dynamer、kazy、parite、razy、zedbot和zusy等等。
研究人員認為，針對流分析的正確機器學習應用，讓他們在單獨加密流的惡意軟體歸屬問題上擁有了90.3%的準確率，而在5分鐘視窗時間對所有加密流的分析中達到了93.2%的準確率。
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